解题思路

题目要求我们对日志中的请求路径进行“按相邻段分组”的处理。

需要特别注意两点：

1. 只有“相邻且相同”的请求路径才能合并。
2. 即使后面再次出现相同路径，只要中间被其他路径隔开，就必须视为新的组。

题目内容

某微服务系统的日志监控平台需要分析 $API$ 调用记录。日志中包含大量重复的请求记录，为了优化存储和后续分析，需要对相邻的重复请求进行合并统计。

具体规则如下：

1.日志按时间顺序排列，每条记录包含请求路径和响应时间

2.如果连续出现相同的请求路径，需要将这些记录合并为一条

3.合并后的记录需要统计该路径连续出现的次数，并保留所有响应时间的平均值

4.相同路径但被其他路径分隔的，视为不同的记录组,需要分别合并

请实现一个函数，对给定的日志数据进行去重合并处理。

输入描述

-$String[]paths$：请求路径数组，按时间顺序排列

-$int[]responseTimes$：对应的响应时间数组(毫秒)

输出描述

-返回一个二维数组 $int$，每个子数组包含三个元素：

-$[0]$：该路径在输入数组中的首次出现索引

-$[1]$：该路径连续出现的次数

-$[2]$：该组路径的平均响应时间(向下取整)

数据规模：

• $0 ≤ paths.length ≤ 10^5$

• $0 ≤ responseTimes.length ≤ 10^5$

• $paths.length == responseTimes.length$

• $1 ≤ responseTimes[i] ≤ 10^4$

• 路径长度不超过 $100$ 个字符

样例1

输入

["/api/user","/api/user","/api/order","/api/user","/api/order","/api/order"],[100,200,150,300,250,350]

输出

[[0,2,150],[2,1,150],[3,1,300],[4,2,300]]

说明

逻辑解释:：

-$/api/user$ 在索引 $0-1$ 连续出现 $2$ 次,平均响应时间：$(100+200)/2=150$

-$/api/order$ 在索引 $2$ 单独出现 $1$ 次,响应时间：$150$

-$/api/user$ 在索引 $3$ 单独出现 $1$ 次(与前面被 $/api/order$ 分隔)，响应时间：$300$

-$/api/order$ 在索引 $4-5$ 连续出现 $2$ 次，平均响应时间：$(250+350)/2=300$